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Die Evolution der Primaten zeigt eine Verbindung zwischen der zunehmenden Komplexität des sozialen Verhaltens und der Vergrößerung des humanen Gehirns, insbesondere des präfrontalen Cortex. Deshalb stellt der präfrontale Cortex bezüglich der Evolution des Menschen eine der interessantesten Strukturen im humanen Gehirn dar. Es wird angenommen, dass nicht allein die Größe, sondern auch die Funktion, vor allem das Zusammenspiel von Neuronen und nicht-neuronalen Zellen, wie z.B. Gliazellen, zur Differenzierung des menschlichen Gehirns von dem rezenter Primaten geführt hat. Daraus lässt sich schließen, dass die Gehirnfunktionen über eine ausgeglichene und gut aufeinander abgestimmte transkriptionelle Landschaft kontrolliert werden, die durch ein zugrundeliegendes genetisches und epigentisches Rückgrat organisiert ist. In dieser Studie wurden das Methylierungsprofil neuronaler und nicht-neuronaler Zellen des präfrontalen Cortex (Brodmann-Areal 10) von drei Menschen und drei Schimpansen miteinander verglichen. Die intra- und interspezifischen differenziell methylierten Regionen (DMRs) waren in bestimmten genomischen Regionen angereichert. Intraspezifische Methylierungsunterschiede zwischen neuronalen und nicht-neuronalen Zellen konnten dreimal häufiger beobachtet werden als interspezifische Unterschiede in den einzelnen Zelltypen. Rund 90% der humanen intraspezifischen DMRs wiesen eine Hypomethylierung in den neuronalen Zellen im Vergleich zu den nicht-neuronalen Zellen auf. In den intraspezifischen DMRs (Mensch und Schimpanse) waren Gene angereichert, die mit verschiedenen neuropsychiatrischen Erkrankungen assoziiert sind. Der Vergleich zwischen Menschen und Schimpanse in den neuronalen und nicht-neuronalen Zelltypen zeigte eine Anreicherung von Genen mit human-spezifischer Histonsignatur. In den nicht-neuronalen Zellen konnten mehr interspezifische DMRs (n=666) detektiert werden als in den neuronalen Zellen (n=96). Ungefähr 95% der nicht-neuronalen interspezifischen DMRs waren im Menschen, im Vergleich zum Schimpansen, hypermethyliert. Daraus ergibt sich der Eindruck, dass mehrere hundert der nicht-neuronalen Gene während der humanen Gehirnevolution einer Methylierungswelle unterlagen. Dies führt zu der Annahme, dass der Einfluss dieser Veränderungen in den nicht-neuronalen Zellen auf die Vergößerung des menschlichen Gehirns bisher stark unterschätzt wurde.
Die bekannteste genetische Ursache für erblichen Brust- und Eierstockkrebs sind Mutationen in den Tumorsuppressorgenen (TSG) BRCA1 und BRCA2. Dennoch können nur rund 20-25% der familiären Brustkrebserkrankungen über Keimbahnmutationen in BRCA1/BRCA2 erklärt werden, besonders bei Frauen, deren Erkrankung vor dem vierzigsten Lebensjahr auftritt. Epigenetische Veränderungen, die zu einer aberranten Genexpression führen, spielen ebenfalls eine wichtige Rolle bei der Karzinogenese und der Entwicklung einer Brustkrebserkrankung. Es ist bekannt, dass TSG nicht nur durch den Verlust der Heterozygotie (engl. loss of heterozygosity, LOH) oder homozygote Deletionen, sondern auch durch transkriptionelle Stilllegung via DNA-Methylierung inaktiviert werden können. Im Rahmen dieser Arbeit wurde überprüft, welchen Einfluss aberrante Methylierungsmuster im Promotorbereich von TSG auf die Brustkrebskarzinogenese und die Expression der Gene haben. Für die Quantifizierung der Epimutationen wurden die Promotorbereiche von acht TSG (BRCA1, BRCA2, RAD51C, ATM, PTEN, TP53, MLH1, RB1) und des estrogene receptor (ESR1) Gens, welches eine Rolle in der Tumorprogression spielt, mittels Deep Bisulfite Amplicon Sequencing (DBAS) analysiert. Es wurden Blutproben von zwei unabhängigen BRCA1/BRCA2-mutationsnegativen Brustkrebs (BC)-Patientenkohorten, sowie von zwei unabhängigen alters-gematchten, gesunden Kontrollkohorten untersucht. BC-Kohorte 1 beinhaltet early-onset (EO) BC-Patientinnen. Kohorte 2 enthält BC-Patientinnen mit einem Risiko von >95% eine heterozygote Mutation in BRCA1/BRCA2 (high-risk, HR) zu tragen. Allele mit >50% methylierten CpGs werden als funktionell relevante Epimutationen erachtet, da bekannt ist, dass TSG über eine Methylierung im Promotorbereich transkriptionell stillgelegt werden. Im Vergleich zu ESR1 (Ø Methylierung, 3%), welches die Methylierungslevel eines durchschnittlichen Promotors wiederspiegelt, zeigten die TSG sehr geringe durchschnittliche Methylierungswerte von weniger als 1%. Zudem waren die durchschnittlichen Epimutationsraten (EMR; <0,0001-0,1%) der TSG sehr gering. Mit der Ausnahme von BRCA1, welches eine erhöhte EMR in der BC-Kohorte verglichen zu den Kontrollen (0,31% gegen 0,06%) zeigte, gab es keine signifikanten Gruppenunterschiede zwischen BC-Patientinnen und Kontrollen. Eine von 36 HR BC-Patientinnen zeigte im Vergleich zu den restlichen Proben eine stark erhöhte EMR von 14,7% in BRCA1. Rund ein Drittel (15/44) der EO BC-Patientinnen wiesen eine erhöhte Rate an Einzel-CpG Fehlern in mehreren TSG auf. Die nachfolgenden Expressionsanalysen ergaben eine erniedrigte Expression vieler TSG je analysierter Patientin. Diese Ergebnisse führen zu der Annahme, dass epigenetische Veränderungen in normalen Körperzellen als ein möglicher Indikator für einen gestörten Mechanismus, der für die Aufrechterhaltung des unmethylierten Status und der daraus resultierenden normalen Genexpression zuständig ist, angesehen werden können. Dies kann mit einem erhöhten BC-Risiko assoziiert werden.
Understanding the causal relationship between genotype and phenotype is a major objective in biology. The main interest is in understanding trait architecture and identifying loci contributing to the respective traits. Genome-wide association mapping (GWAS) is one tool to elucidate these relationships and has been successfully used in many different species. However, most studies concentrate on marginal marker effects and ignore epistatic and gene-environment interactions. These interactions are problematic to account for, but are likely to make major contributions to many phenotypes that are not regulated by independent genetic effects, but by more sophisticated gene-regulatory networks. Further complication arises from the fact that these networks vary in different natural accessions. However, understanding the differences of gene regulatory networks and gene-gene interactions is crucial to conceive trait architecture and predict phenotypes.
The basic subject of this study – using data from the Arabidopsis 1001 Genomes Project – is the analysis of pre-mature stop codons. These have been incurred in nearly one-third of the ~ 30k genes. A gene-gene interaction network of the co-occurrence of stop codons has been built and the over and under representation of different pairs has been statistically analyzed. To further classify the significant over and under- represented gene-gene interactions in terms of molecular function of the encoded proteins, gene ontology terms (GO-SLIM) have been applied. Furthermore, co- expression analysis specifies gene clusters that co-occur over different genetic and phenotypic backgrounds. To link these patterns to evolutionary constrains, spatial location of the respective alleles have been analyzed as well. The latter shows clear patterns for certain gene pairs that indicate differential selection.
Genome Wide Association Studies (GWAS) have revolutionized the way on
how genotype-phenotype relations are assessed. In the 20 years long history
of GWAS, multiple challenges from a biological, computational, and statistical
point of view have been faced. The implementation of this technique using
the model plant species Arabidopsis thaliana, has enabled the detection of many
association for multiple traits. Despite a lot of studies implementing GWAS
have discovered new candidate genes for multiple traits, different samples are
used across studies. In many cases, either globally diverse samples or samples
composed of accessions from a geographically restricted area are used. With
the aim of comparing GWAS outcomes between populations from different
geographic areas, this thesis describes the performance of GWAS in different
European samples of A. thaliana. Here, association mapping results for flowering
time were compared. Chapter 2 describes the analyses of random resampling
from this original sample. The aim was to establish reduced subsamples to
later carry out GWAS and compare the outcomes between these subsamples.
In Chapter 3, the European sample was split into eight equally-sized local
samples representing different geographic regions. Next, GWAS was carried
out and an attempt was made to clarify the differences in GWAS outcomes.
Chapter 4 contains the results of a collaboration with Prof. Dr. Wolfgang Dröge-
Laser, in which my mainly task was the analysis of RNAseq data from A.
thaliana plants infected by pathogenic fungi. Finally, Appendix A presents a very
short description of my participation in the GHP Project on Access to Care for
Cardiometabolic Diseases (HPACC) at the university of Heidelberg.